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Introdução a Sistemas Multi-Agentes Viviane Torres da Silva

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Apresentação em tema: "Introdução a Sistemas Multi-Agentes Viviane Torres da Silva"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução a Sistemas Multi-Agentes Viviane Torres da Silva

2 Disciplina Objetivos: – Apresentar as propriedades e características dos agentes de software e dos sistemas multi-agentes – Apresentar as técnicas de desenvolvimento destes sistemas Atendimento: – Marcar por Avaliação: – Apresentações de artigos em sala Cada aluno deve apresentar artigos sobre um determinado tema 1 semana após a apresentação do tema em sala de aula – Trazer artigos mais atuais sobre o tema e comparar com o que foi visto em sala. – Entregar monografia sobre o artigo apresentado ao final do curso.

3 Conteúdo Introdução a Agentes de Software – Agentes x Objetos, e os Sistemas Multi-Agente Modelagem de SMA – Metodologias para SMA – Linguagens de modelagem para SMA Implementação de SMA – Frameworks e arquiteturas para SMA – Linguagens de programação para SMA Características específicas de SMA – Sociedade de agentes – Confiança e Reputação – Comunicação – Planejamento – Aprendizagem – Raciocínio

4 Agosto 20 Introdução, agentes x objetos, SMA e Frameworks conceituais 27Não haverá aula Setembro 3Modelagem de SMA 10Metodologia 17 Implementação de SMA, Linguagens de programação e comunicação de agentes 24Não haverá aula

5 Outubro 1Normas, 8Curso UFTM 15Feriado 22Curso UFTM 29Sistemas de Governança e de Reputação Novembro 5Planejamento 12Raciocínio 19Aprendizagem 26Só Apresentação de trabalho

6 Bibliografia Wooldridge, Michael. Introduction to Multi-agent Systems. John Wiley and Sons, 2002 Jennings, Nick; Wooldridge, Michael J. Agent technology: foundations, applications, and markets. Berlin: Springer, 1998 Henderson-Sellers, Brian; Giorgini, Paolo. Agent-oriented methodologies. Hershey, PA: Idea Group Pub., 2005 Weiss, Gerhard. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1999 Ferver, Jacques. Multi-agent systems: An introduction to distributed artificial intelligence. Addison-Wesley, 1999 Bordini, Rafael; Dastani, Mehdi; Dix, Juergen; Seghrouchni, Amal, A. Multi-Agent Programming: Languages, Platforms and Applications. Springer, 2005

7 Agentes de Software

8 Motivação: Sistemas Complexos I/II Executam para alcançar nossos objetivos Interagem com outros sistemas Necessitam cooperar / competir com outros sistemas para alcançar os objetivos Necessitam executar de maneira independente Se adaptam a mudanças no ambiente São distribuídos e heterogêneos

9 Quando utilizar agentes de software? Quando a tarefa é grande e complexa Quando é necessário que as decisões sejam feitas com rapidez Quando envolvem riscos as pessoas Quando é muito caro ou difícil manter um grupo de pessoas controlando um software (ou um robô)

10 Definição: Agentes Dicionário: (dictionary.com) – Uma pessoa ou coisa que atua ou que tem o poder de atuar – Aquele que atua em benefício de outro Um agente é um sistema informático situado em um ambiente que é capaz de realizar ações de forma autônoma / independente para conseguir seus objetivos. [Wooldridhe, 1997] Não existe uma definição que seja precisa e utilizada por todos os pesquisadores

11 Algumas características É capaz de atuar em um ambiente Tem uma visão parcial do ambiente É capaz de perceber as mudanças do ambiente Pode se adaptar a mudanças do ambiente Pode se comunicar através de troca de mensagem com outros agentes Atua sem a necessidade de mandar atuar Está orientada por um conjunto de objetivos Pode aprender e raciocinar

12 Aplicações com agentesI/V Controle de tráfico aéreo: ¿Como funciona? – Sistema chamado OASIS e implementado no aeroporto de Sydney – Os agentes representam tanto o avião como os distintos sistemas de controle de tráfico – Quando um avião entra no espaço aéreo de Sydney, o sistema associa um agente com a informação do avião (tamanho do avião, quantidade de combustível, …) e os objetivos do avião (aterrissar em uma determinada pista a uma determinada hora) – Os agentes controladores de tráfico controlam os agentes que representam os aviões ¿Por que agentes? – A metáfora do agente provê uma maneira útil e natural para modelar os componentes autônomos do mundo real.

13 Aplicações com agentesII/V Aplicações de medicina: ¿Por que agentes? – Distribuição: Conhecimento para solucionar um problema está distribuído em diferentes lugares – Interação / Coordenação: A solução de um problema depende da coordenação das tarefas que serão realizadas por diversos indivíduos com diversas habilidades e competências – Complexidade: Problema usualmente decomposto em subproblemas – Pró-atividade: Os agentes realizam tarefas que são de benefício para o usuário sem que este seja solicitado – Autonomia: Cada agente toma suas próprias decisões baseando-se no seu estado interno e na informação que recebe do usuário e de outros agentes

14 Aplicações com agentesIII/V Aplicações em medicina: – Gestão de transplantes de órgãos – Busca informação médica na Web: MARVIN – Monitoramento e diagnóstico de pacientes cardíacos: Guardian – Formação de médicos: Amplia – Atendimento as pessoas de terceira idade: TeleCARE amarinha-Matos_Afsarmanesh.pdf

15 Aplicações com agentesIV/V Aplicações de recuperação da informação: Como funciona? – Sistema chamado Letizia e desenvolvido pelo MIT Intro.html – O agente observa o comportamento do usuário (páginas web que acessa) e tenta inferir seus gostos automaticamente – Agente de informação: Tem acesso a diversas fontes de informação e são capazes de analisar e manipular a informação obtida Por que agentes? – Necessidade de automação na busca por informação qualificada – É capaz de armazenar, aprender e manejar as preferências e gostos de usuários – É capaz de se comunicar com os provedores de informação – Necessidade de adaptar-se a mudanças no seu ambiente

16 Outras aplicaçõesV/V Comercio eletrônico – Agentes podem planear, negociar, argumentar,… Gestão de processos (workflow) Jogos e Robótica Controle de satélites – NASA está tentando fazer com que os satélites sejam más autônomos, aumentando a capacidade de tomar decisões

17 Evolução dos Paradígmas da ES Linguagem Assembly Abstração Funcional Programação Estruturada Orientação a Objetos Orientação a Componentes... Agentes de Software Abstrações determinadas pela arquitetura da máquina Abstrações determinadas pelo domínio do problema Tempo

18 Propriedade dos Agentes

19 Interatividade (Habilidade Social) A vida real é um ambiente multi-agente, i.e, com vários agentes executando de um vez Muitas vezes os objetivos só podem ser cumpridos quando ocorre cooperação entre os agentes Os agentes são capazes de interagir com outras entidades do sistema Diferentemente dos objetos, os agentes não interagem chamando método de outros agentes. Os agentes enviam mensagens a outros agentes Os agentes decidem a quem irão responder – Um agente pode decidir não responder a uma mensagem de outro agente, os objetos no podem

20 Reatividade (Adaptabilidade) Ambiente fixo x ambiente variável Em vida real: as cosas mudam, a informação está incompleta, o ambiente é variável – A maioria dos ambientes são dinâmicos É difícil criar programas para domínios dinâmicos – Possibilidade de falha Um agente reativo mantém uma interação contínua com o ambiente, e responde as mudanças que ocorrem nele (se adapta).

21 Pró-atividade (Orientação a objetivos) Reagir a um ambiente é fácil – estímulo regra de resposta Mas queremos que os agentes façam coisas para nós E que tenham um comportamento orientado a objetivos e não a tarefas Um agente proativo – é capaz de executar para cumprir seus objetivos, – não faz falta que o mande fazer algo, – não está guiado somente pelos eventos do ambiente, – tem iniciativa e reconhece oportunidades.

22 Autonomia Um agente autônomo: – trabalha sem a intervenção direta do usuário (não é necessário mandar para o agente execute) – é capaz de selecionar o objetivo que irá intentar cumprir (pode ser capaz de criar novos objetivos) – tem (certo) controle sobre seu estado e seu comportamento Só o agente é capaz de modificar seu estado O agente decide o que irá fazer

23 Reatividade x Pró-atividade Reatividade: queremos que nosso agente seja reativo, que responde as mudanças do ambiente a tempo e de maneira apropriada Pró-atividade: queremos que nosso agente trabalhe de acordo com seus objetivos Estas duas propriedades podem conviver Criar um agente onde estas duas propriedades estejam balanceadas é um problema de pesquisa Agente reativo Agente pró-ativo Agente mixto

24 Interatividade x Autonomia Interatividade: agente interage com outros agentes para alcançar seus objetivos Autonomia: agente é capaz de fazer todas suas tarefas sem depender de ninguém Interação Autonomia

25 Outras Propriedades Mobilidade: Mover de um computador a outro em una rede preservando seu estado Racionalidade: os agentes irão atuar para cumprir seus objetivos y no irão atuar de maneira a prevenir que os objetivos se cumpram Um agente pode decidir: – que objetivo tentar atingir ou qual evento reagir – como atuar para conseguir um objetivo – suspender ou abandonar uma objetivo para dedicar-se a outro Aprendizagem: o agente melhora seu rendimento com o passar do tempo …

26 Agentes x Objetos

27 Entidade (Agente ou Objeto) Toda entidade tem: – Estado + comportamento – Reação com outras entidades Estado: armazena informações Comportamento: conjunto de tarefas que a entidade pode executar Relacionamento: define como as entidades estão relacionadas, conectadas

28 Objeto Estado: atributos – Armazena informação sobre o objeto e sobre outras entidades do sistema (podem armazenar outros objetos) Comportamento: métodos – São tarefas que podem ser executadas – As operações podem modificar o estado do objeto

29 Comunicação entre Objetos Envio de mensagem >> Chamada de método Resposta >> Execução do método e envio da resposta Sempre que um objeto envia uma mensagem a outro objeto este responde

30 Objeto (tradicional) Tem controle do seu estado (encapsulamento) Pode modificar seu estado mas não pode adicionar novos tipos de informação Não tem controle de seu comportamento Não pode modificar seu comportamento Os objetos são entidades passivas – Só executam quando outras entidades pedem

31 Agente Estado: crenças, objetivos, planos e ações Crenças: conhecimento sobre si mesmo, sobre o ambiente e sobre outras entidades – Tudo que o agente sabe, suas memórias e suas percepções Objetivos: estados futuros donde o objeto quer chegar ou desejo que ele quer satisfazer

32 Agente Ações: execução dos agentes – Ex.: modificar seu estado, enviar e receber mensagens Planos: composto por um conjunto de ações – Descrevem a ordem de execução das ações – Possibilitam que o agente alcance seus objetivos ou que satisfaça seus objetivos – Estão relacionados com os objetivos

33 Agente Comportamento: – Execução dos planos e, conseqüentemente, das ações – Os planos são executados de acordo com os objetivos – Objetivos com maior prioridade são selecionados primeiro A definição do comportamento do agente é parte de seu estado mental.

34 Comunicação entre Agentes Envio de mensagem >> Envio de una carta (pedido, informação,…) Resposta >> Envio de outra mensagem Utilizam uma linguagem de comunicação Agentes podem não responder quando recebem uma mensagem de alguém

35 Agente Tem controle de seu estado Pode modificar seu estado e pode adicionar novas informações – Crenças e objetivos Tem controle de seu comportamento Pode modificar seu comportamento (podem criar novos planos e aprender novas ações) – Aprendizagem Os agentes são entidades ativas – Executam sem que alguém peça

36 Objeto Estado: Pode modificar mas não pode adicionar novas Informações Comportamento Não tem controle de seu comportamento Necessita estímulos externos para executar Responde todas mensagem que recebe Comportamento predeterminado Estado mental: Guarda informações sobre seu comportamento Pode modificar e adicionar informação Comportamento: Tem controle de seu comportamento Não necessita estímulos para executar Pode não responder uma mensagem Pode modificar seu comportamento Agente

37 Agentes e Objetos Agentes são autônomos: Ex: Agentes decidem quando executar uma ação requerida por outro agente Agentes são inteligentes: Agentes podem modificar seu comportamento (reatividade, pró-atividade, habilidade social, aprendizagem…) Agentes são entidades ativas: Uma sistema muli-agentes é tipicamente composto por várias threads, onde cada agente tem uma ou mais threads de execução que executam sem intervenção do usuário


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